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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120106190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510097078.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法是由张天成;武文辉;王玉杨;李子恺;樊迪;陈郭成;于明鹤;于戈设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法，包括以下步骤：建模题目之间的关系，通过统计学生历史的在不同题目回答的记录来推断题目之间的关系。构建题目‑知识概念混合图，将知识概念映射为概率分布，以建模不同知识概念之间的层次包含关系。通过将知识概念建模为高斯分布来表达它们之间的层次包含关系，从而将每个知识概念视为一个高斯分布，其均值表示该概念的中心位置，标准差则反映了该概念的范围。为表示题目与知识概念间的部分映射关系，先将它们映射到同一个表示空间，而后采用高斯混合分布来实现目的。通过学生的历史回答记录来建模其总体知识状态，从而推断学生在下一时刻的回答情况。本发明在预测学生回答情况的准确率上明显，可以为学生提供更加精准和个性化的学习内容推荐。

本发明授权一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识关系感知的概率高斯嵌入知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建模题目之间的关系 通过统计学生历史的在不同题目回答的记录来推断题目之间的关系；同一学生在回答不同的两道题目时，当其做错题目A后，做错题目B的概率较高，或者作对题目A后，作对题目B的概率较高，这表明两个题目之间存在一定的联系；通过对回答记录的整体分析统计，推断并构建题目之间的关系图； 步骤2：构建题目-知识概念混合图 在知识追踪中，题目与知识概念之间存在多维度的复杂关系，题目之间不仅有各种层次的关联，知识概念之间同样存在多样的联系，而题目与知识概念之间也相互交织，代表问题涉及哪些知识概念，形成了复杂的关系图；为了充分刻画上述题目-知识概念之间复杂的关系，构建题目-知识概念混合图尤为重要；通过融合题目关系图与题目-知识概念关系图，实现了题目-知识概念混合图的构建； 步骤3：将知识概念映射为概率分布，以建模不同知识概念之间的层次包含关系；通过将知识概念建模为高斯分布来表达它们之间的层次包含关系；从而将每个知识概念视为一个高斯分布，其均值表示该概念的中心位置，标准差则反映了该概念的范围； 步骤4：为表示题目与知识概念间的部分映射关系，先将它们映射到同一个表示空间，而后采用高斯混合分布来实现目的； 步骤5：建模学生动态知识状态变化时，不仅考虑学生在未来题目的表现结果，还综合考虑学生在不同知识概念上的回答表现； 首先，通过学生的历史回答记录来建模其总体知识状态，从而推断学生在下一时刻的回答情况；为了充分考虑学生练习过程中的上下文关系，引入了注意力机制作为编码器，旨在捕捉学生历史学习中的长期上下文依赖性，从而更准确地理解学生的学习轨迹； 其次，将引入层次包含关系的知识概念概率嵌入和引入部分映射关系的题目概率嵌入来补充学生的历史回答信息；通过概率嵌入表示能够更细致地刻画学生在各个知识概念以及题目上的状态变化，并有效整合不同概念之间的层次关系，从而为学生的未来表现提供更加精准的预测； 最后，通过交叉熵损失函数对模型进行监督训练，优化模型的预测效果。

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